UWB在5G智慧室分系统中的应用研究与实现

夏聪

摘   要：5G时代传统室分已转型升级为智慧室分解决方案，除大幅降低有源室分建网成本外，还提供室内位置及物联网服务的能力。但采用蓝牙技术的室内定位精度无法满足工业等领域高精度需求的应用场景。文章对UWB在5G智慧室分系统中的应用展开研究并给出系统性解决方案。

关键词：Smart DAS;超宽带;到达时间差定位技术;普通最小二乘法估计;加权最小二乘估计

5G“通信、导航、物联一体化”室内覆盖解决方案是大势所趋，传统无源室分已升级为智慧室分系统（Smart Distributed Antenna System，Smart DAS），并实现同5G小基站的融合组网，传统智慧室分基于iBeacon的定位技术定位精度一般仅达3～5 m，仅可满足大多数精度要求低的商用场景。但在大量工业等应用领域都有分米级或更高的精度需求，显然采用这类信号场强类的定位技术是无法达到的。因此，采用超宽带（Ultra Wideband，UWB）定位技術作为补充已为必然趋势，两种技术共同为运营商提供室内位置服务整体解决方案。本文将针对UWB定位技术与智慧室分的融合场景展开研究并给出解决方案。

1    系统框架

UWB和5G智慧室分融合组网系统框架如图1所示。

5G接入单元、扩展单元、远端单元实现5G通信信号的室内覆盖，同时，提供UWB所需的回传通路，在5G接入单元完成数据汇聚及分离，UWB定位相关数据将上报到设备管理和位置服务器。对于UWB基站，为了方便工程应用，支持星型和菊花链组网，采用到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）定位技术，基站之间采用无线时钟同步方式，设备管理&位置服务器实现UWB基站的监控管理和定位引擎等相关功能，对外提供应用程序接口（Application Programming Interface，API）输出开放分类（Tag）位置坐标[1]。

2    定位算法分析

在智慧室分应用中主要提供二维定位，采用TDOA定位方式，无Tag与定位基站时间同步的要求，因而，Tag端软硬件实现简单、成本低、功耗小，同时，具备系统容量高等优点，可规模性应用。在服务器软件功能中，定位坐标的计算将是主要的瓶颈，本文就二维坐标解算算法进行分析说明。

系统示意如图2所示，假定Tag发送的定位包可以被基站1，基站2，…，基站n共计n个基站接收到，各基站之间采用无线时钟同步方式。（xi，yi）为已知基站位置坐标，（x，y）为待解算Tag的坐标，ri为Tag到基站的距离[2]。

因而有：ri=（x-xi）2+（y-yi）2             （1）

令：ri1=ri-r1;ki=x2i+y2i;xi1=xi-x1;yi1=yi-y1;则（1）可变形为：

（2）

令：

则：GZ=h                            （3）

一般情况下，式（3）为超定方程组，常规无解，需采用统计方法进行解算。

2.1  普通最小二乘法

根据统计学高斯—马尔可夫定理，在普通线性回归模型中，如果TDOA各定位基站测量误差满足零均值，同方差且互不相关，则回归系数的最佳线性无偏估计就是普通最小二乘法估计（Ordinary Least Square，OLS）[3]。

误差矢量：Φ=h-GZ，则有E（Φ）=O，cov（Φ，Φ）=σ2ΦIn（In为n阶单位阵），令：

J（Z）=ΦΦT=hTh-2ZTGTh+ZTGTGZ （4）

根据矩阵求导法则，则有：

（5）

若要误差最小，则令（5）式等于0，若GTG为非奇异阵，则有最小二乘法的解析解：

Z=（GTG） -1 GTh                      （6）

定义无噪声表达式形式为{*}0，则：h=Φ+GZ0，且：

（7）

显然式（7）是一个全局最优解。

2.2  加权最小二乘法

最小二乘法是将每次测量数据的权重同等看待，在实际应用环境中，各定位基站给出的测量数据质量是存在差异的，如受距离远近、反射路径等因素影响，造成各数据存在异方差性，单纯采用OLS解算结果将失去有效性估计特性，造成定位精度误差恶化。

加权最小二乘估计（Weighted Least Squares，WLS）是指对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。实际上就是TDOA测量的数据不再以同等重要性来看待，给每个测量数据增加权重属性，质量越好的测试数据赋予更高的权重。

若：E（Φ）=O，且各基站之间测量误差不相关，考虑异方差性，则：

（8）

设： W=DDT，则：

（9）

h=GZ+Φ两边左乘D-1，则：D-1h=D-1GZ+D-1Φ令：H*=D -1h;G*=D-1G;Φ*=D -1Φ则有：

H*=G*Z+Φ*                        （10）

可以計算：cov（Φ*，Φ*）=E（Φ*，Φ*T）=σ2ΦIn，因而式（10）具有同方差性。

用普通最小乘法进行估计，则：

Z=（G*T，G*）-1G*T，H*=（GTW -1G）-1GTW -1h   （11）

2.3  解算方案

结合上述分析，显然WLS更适用于实际定位坐标解算，在式（11）中，最关键是如何得到矩阵W，实际上要精确得到W是不可能的，可采用估算的方法，首先，用式（6）解算出粗位置坐标Z1，则W近似估计：

其中，ei为各测量误差值，然后由（10）再次计算定位坐标。

通过上述分析可以看出，所有算法都要求E（Φ）=O，在室内定位场景中， 非视距（Non Line of Sight，NLOS）是无法避免的，对算法的影响很大，除了工程要尽可能避免以外，也可对各测量数据进行预处理，要求定位基站在上报数据时携带质量因子、场强等数据，如果计算时刻数据组数大于4组，可以根据数据品质进行有效性选择。当然如果数据组数仅有3组，只能直接解方程组进行获得位置坐标。

3    结语

本文对UWB在5G智慧室分融合场景下的应用进行了研究，尤其在定位算法方面进行了系统分析下的解决方案，整体实现方案硬件要求低、实时性好，目前已成功应用在5G小基站相关产品中，为5G智慧室分提供高精度位置服务的能力。

[参考文献]

[1]杨洲.基于UWB/MEMS的高精度室内定位技术研究[D].徐州：中国矿业大学，2015.

[2]黄亚萍.基于TDOA和TOA的无线定位技术研究[D].南京：南京邮电大学，2012.

[3]原创力文档.Low-rate wireless personal area networks[EB/OL].（2017-10-16）[2019-06-10].https：//max.book118.com/html/2017/1016/137255924.shtm.

Application research and implementation of UWB in 5G intelligent room division subsystem

Xia Cong

（Guangzhou Branch of Tianjin Jingxin Communication system Co.， Ltd.， Guangzhou 510000， China）

Abstract：The traditional DAS has transformed into smart DAS solution in the era of 5G， which can provide indoor positioning and IOT service in addition to greatly reduce the construction cost of active DAS. But the positioning accuracy using Bluetooth technology doesnt meet the requirement in some scenarios such as industry. This paper focuses on the study of UWB application technology in 5G smart DAS and provides systematical solution.

Key words：smart distributed antenna system; ultra wideband; time difference of arrival; ordinary least square; weighted least squares